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利用MITRE ATT&CK分析威胁行为
analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
本技能指导用户使用Python编程方式,查询和分析ATT&CK框架中的高级持续性威胁(APT)组技术和战术(TTPs)。通过生成多层覆盖图,可以直观地识别组织的安全检测盲区(Detection Gaps),从而构建更具有针对性的威胁防御体系。
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网络攻击链分析
analyzing-cyber-kill-chain
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
本技能用于进行事件后分析,依据网络攻击链模型(Kill Chain)分析入侵活动。它能识别攻击者已完成的攻击阶段、防御的成功或失败点,并帮助专业人员构建防御深度,从而生成详细的漏洞报告、威胁情报和安全改进路线图。
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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析
analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本,以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节,并生成详细的恶意行为报告和威胁情报,用于恶意软件分类和威胁溯源。
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Linux持久化机制检测
analyzing-persistence-mechanisms-in-linux
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
这是一个用于网络安全威胁狩猎和事件响应的综合技能。它系统地扫描Linux系统,用于检测攻击者设置的各种持久化后门,包括可疑的crontab任务、未经授权的systemd服务、LD_PRELOAD劫持、配置文件篡改和SSH密钥后门。通过关联auditd日志,生成详细的入侵时间线。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
本技能提供了一个系统化的框架,用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程(TTPs)映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具,分析安全事件,可视化技术覆盖热图,识别关键的检测漏洞,并生成可操作的情报报告,将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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论文自动优化循环
auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
428
该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制(审阅→修改→重编译),利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性,并增强整体的表达和呈现质量,帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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从威胁报告构建攻击模式库
building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告(CTI),提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架,并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板,用于提升防御能力和安全架构设计。
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Sigma规则生成与SIEM检测
building-detection-rules-with-sigma
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程,用于生成跨越不同SIEM平台(如Splunk、Elastic、Sentinel)的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑,实现检测规则的自动化生成、校验,并映射到具体的SIEM查询语言。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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审计Azure存储账户安全配置
detecting-azure-storage-account-misconfigurations
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
400
本技能使用Python SDK对Azure Blob和ADLS存储账户进行全面的安全审计。它能检测出关键配置错误,例如公开访问权限、过期的SAS令牌、缺乏休息加密、未强制使用HTTPS等,并生成包含修复建议的风险评分报告,适用于安全运营中心和安全态势管理。
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利用Zeek检测DNS数据外泄
detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
249
本技能旨在提供一套检测数据通过DNS隧道外泄的方法。通过分析Zeek生成的dns.log文件,系统计算子域名的香农熵,并监测异常长的标签和过多的唯一子域名。这对于安全运营中心(SOC)分析人员识别绕过传统安全控制的恶意隧道工具至关重要。
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Zeek网络异常行为检测
detecting-network-anomalies-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
67
本技能提供使用Zeek进行网络流量被动监控的完整指南。它详细介绍了如何生成结构化的网络元数据日志(如DNS、HTTP),并通过编写自定义脚本,实现对DNS隧道、心跳包等高级网络异常行为的检测,是进行威胁狩猎和事件响应的有力工具。
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